问财量化选股策略逻辑
- 涨幅2%-7%: 这个条件可以筛选出当前市场表现较为活跃的股票，但需要注意的是，如果股票的涨幅过大，可能会面临回调的风险。
- 2天前涨跌幅排列: 这个条件可以让我们知道股票的近期走势，但需要注意的是，短期的走势并不能代表长期的表现。
选股逻辑分析
以上两个条件共同构成了一种相对稳健的选股策略，既考虑了当前的市场表现，又关注了股票的历史走势。然而，这种策略也有一些潜在的风险，比如市场的不确定性、股票的价格波动等。
有何风险？
这种策略的风险主要包括市场风险和价格波动风险。市场风险是指市场的整体表现可能会对股票的表现产生影响；价格波动风险则是指股票的价格可能会出现大幅度的上涨或下跌。
如何优化？
为了降低这些风险，我们可以考虑增加更多的条件来进一步筛选股票，或者使用一些风险管理的方法，比如设置止损点位等。
最终的选股逻辑
综合考虑当前的市场表现、历史走势以及风险控制等因素，我们可以通过以下选股逻辑来选择股票：
# 设置涨幅范围
min_increase = -0.05
max_increase = 0.07
# 获取2天前的涨跌幅度数据
two_day_ago_changes = df['Change'][-2:]
# 根据涨幅和2天前的涨跌幅度进行筛选
selected_stocks = df[(df['Change'] > min_increase) & (df['Change'] < max_increase) & (two_day_ago_changes > 0)]
常见问题
-
为什么设置涨跌幅范围？
因为我们希望选择那些表现活跃且具有上涨潜力的股票。 -
为什么要查看2天前的涨跌幅度？
2天前的涨跌幅度可以帮助我们了解股票的历史走势，从而更准确地判断其未来的表现。 -
怎么设置止损点位？
可以根据个人的风险承受能力和投资目标来设置止损点位。一般来说，止损点位应该设在你愿意接受的最大损失之前。
python代码参考
import pandas as pd
# 设置涨幅范围
min_increase = -0.05
max_increase = 0.07
# 获取2天前的涨跌幅度数据
two_day_ago_changes = df
## 如何进行量化策略实盘？
请把您优化好的选股语句放入文章最下面模板的选股语句中即可。
select_sentence = '市值小于100亿' #选股语句。
模板如何使用？
点击页面下方的复制按钮，复制到自己的账户即可使用模板进行回测。